久しぶりの
ブログ記事。
昨日、大事な友人と会う機会がありました。
色々と話して思うところが多かったので、
サボっていたこのブログを再開してみる。
まずはこのブログ更新が止まった理由から振り返る。
・リブロジ：
一旦リズムを切ってしまったら、再開のエネルギーが湧かなかったことかしら。
書いた方が楽なんやけどね。
これは今週からまずはキリがいいところまで再開させていただきます。
金曜日朝５時公開。
・データサイエンティスト：
やってることのレベルの低さを痛感したことが主要因かな。
スタートしたころは右も左もわからず面白かった。
ところが、なんとなくわかってくると、
自分のレベルに愕然として一度手を止めてしまった。
こちらを再開するかは以下の考察で検討しよう。
ということでやること・やるべきことについて考察をしてみる。
やった方がいいことはたくさんある。
でも、本当にやらないといけないこと一つに絞れるかどうか。
なんやかんやで今年３２歳になるので、一つ一つが重くなってくる。
人生を考えた場合に
あんまり先を悩んでも仕方がないけど、
時間軸を見据えながら活動を絞って深めていきたいところ。
７年計画で仕事にしていく＠高城剛さん の言葉もあるし。
色々なことは多分知っている方なので、
それらをどう実践して結果に繋げていくのか。
結果とは何やろね。
まずは人間関係かな。信頼。それがあってお金（綺麗事かも）。
お金はいるよねー。
立場や地位はいいかな。あまりメリットを感じない。
と行きつけのバーのママさんに言ったところ、
「会社員はトップを目指さなあかん！」と
喝を入れて頂いたこともある。
ともあれ、面白いことをやっていきたいところ。
それで家族と友人を支えて日々楽しく生活していけるか。
地力が必要、自分で何ができるか、人と何をやっていけるか。
過去の実績にこだわりたくなるけど、それをいかに手放して、
自分の今の力をどう生かしていくか。
小難しいことはどうでもいいか、
とにかく実践８割考察２割で色々やっていこう。
やることがインプットに偏っているのでアウトプットにシフトしていこう。
まずはこのブログでアウトプットすればいいかな。
やるからには人の役に立つものにしたい。
そして参入障壁はできるだけ高く。
たんたんと続けることができるものを。
最初の勢いでやっても続かないのは目に見えているし。
まずはやりたいことを挙げて一つに絞っていこう。
今やっていることを棚卸ししてみて
何のどこに注力するかを検討してみようか。
＜情報収集＞
・メルマガ５〜６、それぞれ読んでほぼ日手帳へ
・NewsPicks
・読書（月に４冊くらいかなー全然足らんね）。
＜瞑想＞
・毎朝１５分、寝入りに５〜１５分くらい
・瞑想の本なども少しずつ。
・太白ごま油でマッサージなどはしている。
・あとギーとか。
＜資産＞
・まぁ勉強とちょっとだけ実践。
・果たしてこの時代にいわゆる投資は意味がなさそうなので悩み中。
＜人間関係＞
・家族をできる限り優先、ある意味、心を鬼にして帰る時も
（仕事をあそこまで優先できるなら
ちょっとベクトル変えるだけで
家族も大事にできるでしょう、と会社の人を見ながら思う）。
・友人も極力直接話す機会を作る
・いわゆる社外の人とも絡んで遊んでいる
・世代違いは少ないなー。上の人が多少、下は家庭教師してた時の子くらいか。
＜技術＞
・モータのサイトも放置している、どうすべ。
・Pythonのデータサイエンティストは再開しよう
・Deep Learningも色々パッケージで遊んでみたい
・遊びでいうならモータを実際に回してみるとか
・もっというとドローン設計できないかなとか
・この辺はやって面白そうなこと（趣味）と
意味がありそうなこと（実益）の
狭間でいつも迷う
・統計もおろそかになってるな、
統計検定がゴリゴリで面白そう。
勉強を進めるための方策として受験したいと思いつつ。
＜歴史＞
・結局歴史が必要ということで
日本史や世界史を学ぶための本（Kindle）に目を通したり、
スタディサプリも登録してて思いついた時にやってるけどそのレベル。
＜趣味＞
・趣味が少ないなー。写真とかかしらん。
・ドローンもややこしくなってから一切飛ばしてないな。
・あとBBQの季節なので開催しよう案件がチラホラ飛び交っている。
・旅行！お盆にベトナムへ行く予定、楽しみ。
・バスケがしたいです！
・キックボクシングもやりたいと思って早５年？縁があれば。
・同じく合気道もやりたいけど持ち時間の中で全く通える気がしない。
こんなことが頭にあって（まだまだあるかなー）、
でも実際に使える時間は少ない。
今仕事の時間を抑制しているとはいえ
個人的に使える時間は平日１日１時間、週末３時間ずつで１１時間か。
瞑想で１５分×５日と、３０分×２日使うとして、多めに見て瞑想が週に２時間半。
残り８時間半で他のことをどこまで何ができんのか。
上に書いたこと全ては難しい。
端からやっても中途半端に終わるだけ。
プロジェクト化して着実に進めていこう。
結局、結果を出すために大事な要素が一つだけあるとしたら、
毎日やること、と言われているし。
子供ができたらさらにもう一段階絞らないといけないっつーか
そうなったら子供にフォーカス、か。
ということはそれまでに資産を築く術を具体化して
自分に実装しておかないといけないということね。
今更ながら。
毎日やること、を一つ絞ろう。
ってこれが今は瞑想やん。
うわ、エンドレスリピート。
瞑想と技術、人間関係、資産で一つずつか？
資産が技術と被ってるなー。
瞑想と技術、人間関係、収入にするか？
いずれにせよ計画を立ててやっていきたい。
今日のところはここで筆を置くことにして、
明日改めて、冷静な頭で、どこに力を入れるべきか、何をすべきか。
焦点を定めて、具体的活動を改めて進めていこう。
ここまで読んでくださり、ありがとうございました。
【データサイエンティスト040】エクセルピボットテーブルのTips。
あぁ、かれこれ40回目に到達。
データサイエンティストを切り口にこつこつやり始めてもはや４０日目や。。
サービスを作ろうと思いつつ未だ案の状態でお勉強ちぅ。
まぁ、あせりつつ、ぼちぼちやっていこう。
ということでお勉強は進める一方、自分が学んできたことを書き下してきてくれている人の実りになるようなものを出したいな、ということで進めているこの１週間強か。
ここ数日はピボットテーブルについてまとめ始めました。
前回はデータの構造とピボットテーブルを使った場合のアウトプットグラフの例について。
使ったことが無い人はアウトプットのレベルがぴんとこないかもしれない。簡単に説明しておくと、今回は２０１７年１月１日～２０１８年１２月３１日までに１万件の売り上げが発生したと仮定したデータを乱数で作成し、それをグラフ化しました。データの項目は商品（４種類）と担当者（４人）、単価と売上額としました。１万件のデータは日割りで出しているのでそれを４半期ごとにまとめて推移をプロットしたり、担当者ごと１年間の売り上げを内訳含めて比較したり。ピボットテーブル使える人なら「あぁ、そういうことね」レベル（簡単なレベル）ですが、使えない人からすると「あーうー」ってなるかな、と思う。
基本的な使い方はググってもらうか本を買ってもらうとして。
まぁこういった内容は１冊くらい本があっても損はしないどころか必ず得すると思う。日々の仕事が速くなり、余った時間で検討することができ（堕落しそうな人は瞑想から？）、その分アウトプットの質が上がって、いまどき流行りの働き方改革に繋がったりするんちゃうかな。とか言ってみたりして。
このブログではやってみて困ったことをまずはいくつか列記してみる
あれ？データが合計でなく「データの個数」になっちゃう、、、
- はい、理由は欠測値です（生データに項目はあるけど数字が無いセルが存在すること）。ピボットさんは、データの全項目に数字が入っていたら「合計」にして、そうじゃなかったら（＝欠測値があったら）「データの個数」で表示するらしい。
- それを「合計」にするには、いくつか手法あるけど、最も早い（と思われる）のは、「データの個数」を表示しているいずれかのセルにカーソルを合わせ、右クリックボタン（キーボードのどこかにあるはず！）を押してすかさず「M」→「S!」と押せば目にも留まらぬ速さで「合計」が表示されます。これは知る限り一番スムーズ。
いくつか、といったけどこの一番大きい項目以外はいまいちかな、、、明日までもう少しひねり出してみる。
ということで、ここまでブログを読んでくださったアナタ。
まだもしピボットさんを使ったことがなれば、一旦使ってみてやってくださいな！
【データサイエンティスト039】エクセルピボットテーブルのデータ形式
データサイエンティストを切り口にぼちぼちやっているブログ。
サービスを出そうと思いつつ今は基礎固めというかなんと言うか逃げというかまぁお勉強中。
UdemyさんとTableauさんにお世話になっております。
勉強がひと段落するまでは今手持ちの情報で参考になるかな？という内容をぼちぼち書いていこうとやってます。
昨日からはピボットテーブル。使いこなしている人は使いこなしている、使ってない人は機能さえ知らない、という。
余談ですが、ピボットテーブルとゴールシーク、ソルバーを使えればエクセルだいぶ活用できてるかな、と。
もっと別のソフトでさくさくできている人は当然それでいいとして、エクセルしか武器が無い人はその３つをちょっと深めてみると色々検討に使えるかと。
閑話休題、ピボットテーブルについて。
今日はデータの形についてお話します。
ピボットテーブルを使うならこの形じゃないとうまく読み込んでくれません。
そもそも使えなくなっちゃう。
逆にこの形式でデータをまとめる癖をつけておくとエクセルを超えて次の言語やソフト使うときにかなりすんなりいけるはず。
データ１００個以内くらいなら自己流の表でもいけるでしょうがそれを超えてくると
- 元データは今回説明する形で保存
- 分析は別の表とグラフで行う
という方式にするとアウトプットの質は上がり必要な時間は減らせることうけあいです。
うけあいって誓約（うけい）からきてたりするのかしら。しないのかしら。
ということでそのデータの形。
どーん！
項目を横に、データを縦に。
以上！
今回は営業っぽいデータを創作したけれど、理系の測定データも同じく項目を横に時間を縦にして継続的に追加していくのがおすすめ（というか知る限りみんなそうしてるからいまさらですみません）。
こういう風なデータがあれば、ピボットテーブルを活用すれば１５分くらいで下記のグラフまでは作れちゃいます。
ちなみに上のデータは乱数で１万行作ったので、手でぽちぽちやるとしたらどうするかな、、、VLOOKUPで出すかフィルタで各要素抽出してやるかいっそのことマクロで何とかしようとするか、、、
いずれにせよデータ数が多くなると上記のような分析をエクセルでやるには（前提条件だらけですが）今のところピボットテーブルさんが妥当な選択だと思います。
ということで今日のまとめ。
- 項目を横に、データは縦に！
普段のデータからやっていきましょうー！
明日はピボットテーブルの地味で便利な使い方、についていきましょうか。
基本的な使い方はいくらでも本やサイトがあるので割愛する方向で考えてますー。
【データサイエンティスト038】今回からエクセルピボットテーブルで
データサイエンティストのサービス作ろうブログ。今はUdemyで勉強ちぅ、Tableauトライ中！
UdemyではPythonの学習、コツコツと。
約100講座あっていま35講座くらい。
動画を使ってステップバイステップで教えてくれる内容で、動画見ながらほぼ全て打ち込みつつ試してます。
このブログではお勉強をただただ水平展開するのも何なので一旦身につけた内容で読む人の実りになることを書いてみようと思ってます。
前回まではR、今回からはエクセルのピボットテーブルかな。
数万データくらいまでならクロス集計（縦横の二次元にデータを並べて比較する）できるしまー用途は広いかなと。
一方、とっつきにくいのか使えてない人も多い。
自分で打ち込むとやっぱりミスも出るしミス防止の確認行為が必須となるので、オススメは、データベースのシートと分析シートを分けること。
ピボットテーブルで使えるデータの構造は、例えば統計ソフトのStatWORKSやPython、Rでもいけるので一度データの構造にこだわるのがオススメ。
じゃーそのデータの構造って？から次回！
【データサイエンティスト037】R。まず何からやろう？
データサイエンティストを切り口にサービスを出そうとして始めたブログ、現在UdemyやTableauで修行中。
その合間にぼちぼちと。
数日前からR（あーる）について説明を試みています。
導入は前回までのブログをご確認頂くとして。
今日は導入できた、じゃあまずは何をやってみよう？という話で。
面白さでいうとggplot2でお洒落グラフを書いてみることがオススメかな。
ライトグレーベースでいい感じのグラフがサクッと出てくる。
こんなサイトとか
公式ページとか
この辺参考にしてもらえれば。
あとは結局大量のデータを分散分析かけたり重回帰してみたりが醍醐味やろなー。
その前にデータの入力、順序入れ替えとかもできると地味に嬉しい。
結局、Rは①データを取り込んで②処理して③アウトプットするやつなので、①〜③のそれぞれで面白そうなポイントを見つけてやってみるといいと思う。
ということで、総括するとやっぱり最初のやつかな。
→もしRを初めてインストールされた方がいれば、ggplotもパッケージをインストールしてぜひグラフ化してみてください。
それでは！
【データサイエンティスト036】Rをスタートするには
データサイエンティストというキーワードを切り口に実力をつけるためサービスを作ってみよう、と取り組み始めて早１ヶ月と８日目のブログ。
Udemyというサービスでお勉強、TableauでBIツールとやらを実感、この二つを進めているなう。少しずつ見える世界が広がって先の長さにおー！となっているところです。
サービスを出す段階に入ったらまたこのブログで悪戦苦闘っぷりを晒してみますが、現状のお勉強は晒す部分が無いので、とりあえず知っている内容で読む人の実りになりそうなものを着々と書いている段階です。
ここ数日は統計に強いプログラミング言語Ｒ（あーる）について解説。このブログの「リブロジ」シリーズ（今ちょっと一息中ですが）で説明した方法で進めています。その方法とは「なぜ」「なに」「どうやって」「いますぐ」の順に説明するというもの。まずメリット、次にそれは何なのか、じゃあどうやってやるのか、まずは何から取り組むのか、という方法ですね。
昨日までに「なぜ」と「なに」が終わった（つもり）なので、今日は「どうやって」に進みます。
どうやってＲをスタートするのか。
まずはパソコンがあるとして。パソコンのスペックは、ビッグデータを扱う場合でなければ、家庭用のデスクトップやノートＰＣのそれで充分です。
ということでいつものずるわざ。
このサイトは誠実でポイントのみにまとまっているので初心者にもお勧めかと。
これで「Ｒ」と「ＲＳｔｕｄｉｏ」をダウンロード、インストールしてみてください。
上からぽちぽち、でいけるはず！
めっちゃたくさんサイトがあっていろんなこと書いてるけどまずは上記のサイトに絞ってください！
ほな！
【データサイエンティスト035】Rについて説明をば
データサイエンティストという言葉を切り口にサービスを出そうとやり始めて早一月ちょっと。
現状はUdemyというサービスでPython（プログラミング言語ね）を中心としたデータ分析の講座を受講しつつ、BIツールのTableuで色々と試し中。
サービスはPythonでデータ加工のサムシングをやろうと思っているけれどもしかし今のところはちょっと力を蓄積（当初見込みの甘さが原因ですわ、、、）。
ということで講座とかが一周する間にいろんな便利情報を提供していこうとしています。
昨日からはR（あーる）。何かっていうと様々な統計処理が無料でできるプログラミング言語、かな。
メリットデメリットは昨日の記事でも参照ください。
ということで今日はRって何？というところの情報提供しようと。
まぁ僕がちまちま書いてもいいけどここは平たく先人に頼ってみる。
ググってもやっぱりマイナーなのかいい情報が少なめな印象ですがこれはいい。
こんなことができるんやねーということをかっちょよく、端的に、まとめてくれています。
ということで今日はこんなところで。
R（あーる）、頭の片隅に置いてタイミングみてトライしてみてくださいませ。
明日はRをどうやってスタートするの？ということでやりたいと思います。
ではでは。
